Boa noite pessoal!
Uma dúvida de "case de negócio": Sempre que me deparo com um boxplot na vida real, ele fica completamente distorcido com os outliers. Minha dúvida é se algum instrutor ou instrutora realmente já conseguir lidar com esta distorção e enxergar um potencial de análise do boxplot considerando dados da "vida real".
Bom dia, Adilson! Como vai?
Entendo a sua preocupação com os outliers em boxplots, que podem realmente distorcer a visualização dos dados. Na vida real, os dados frequentemente contêm esses valores discrepantes, e é importante saber como lidar com eles para obter insights mais claros.
Uma abordagem comum é aplicar filtros para limitar o impacto dos outliers. Por exemplo, você pode definir um limite superior para os dados que deseja visualizar. Isso permite que você foque na parte mais central da distribuição, onde a maioria dos dados está concentrada. No exemplo do contexto, foi utilizado um filtro para mostrar apenas salários até 10 mil, o que ajudou a esclarecer a diferença entre as distribuições salariais de homens e mulheres.
Outra técnica é transformar os dados, como aplicar uma escala logarítmica, que pode ajudar a reduzir a influência dos outliers. Além disso, considere a possibilidade de usar métodos estatísticos para identificar, remover ou tratar os outliers antes de criar o boxplot.
Lembre-se de que a decisão de filtrar ou transformar dados deve ser baseada no contexto do negócio e no que você deseja analisar. A comunicação com as partes interessadas é fundamental para garantir que as visualizações sejam úteis e significativas.
Espero ter ajudado e fico à disposição se precisar.
Abraço e bons estudos!